文本挖掘论文:WEB文本信息的提取

文本挖掘论文:WEB文本信息的提取
文本挖掘论文:WEB文本信息的提取

文本挖掘论文:WEB文本信息的提取

【摘要】随着网络信息的迅速发展,网络信息量日益增加,怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型,为实现更深层次的信息处理做准备。

【关键词】文本挖掘 web 信息处理

一引言

web挖掘从数据挖掘发展而来,因此,其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是,web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处,web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的,且缺乏机器可理解的语义,因此,有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘,即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。

二 web文本挖掘系统的设计

web文本挖掘系统能自由漫游web站点,在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取,并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图,见图1。

1.文档采集器

利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。

2.文本预处理器

利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据,并存放在文本特征库中,作为文本挖掘的基础。

3.文本分类器

利用其内部知识库,按照预定义的类别层次,对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。

4.文本聚类器

利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。

5.多维文本分析引擎

web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术,为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能,从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外,多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪,包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。

6.用户接口模块

在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口,将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎,并将多维文本分析引擎返回的多维文本视

图和文档展示给用户。

三 web文档的采集

1.web文档采集器的设计

文档采集器设计图如图2所示,搜索代理模块相当于搜集控制模块的子进程。功能是从管道里获取url,通过操作系统提供的socket套接字streams通讯方式,利用http协议,获取指定url的html文档。此模块也是一个客户进程,它向远程www服务器发出请求,再根据返回状态信息进行处理。

通过对html文档的遍历,发现文档中anchor所对应url 于它的相关值。系统中维护一个url链表,若url是符合要求的,就把它和相关值写入url链表。否则忽略掉它,最后把url链表传给搜集控制模块。

2.web抓取

搜集代理模块读取管道中url,根据一个个url调用loadfile下载网页,同时将这些下载后的html文档和图片保持原有的相对关系,放在应用程序所在的目录之下。

搜集代理模块直接对放入管道的url进行分析,将不符合条件的url剔除。将符合条件的url根据它的路径信息一级一级地创建文件夹,在创建的同时改变路径,最后调用loadtofile从url指定的web站点上获取一个被请求的文档

文本挖掘论文:WEB文本信息的提取

文本挖掘论文:WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展,网络信息量日益增加,怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型,为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来,因此,其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是,web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处,web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的,且缺乏机器可理解的语义,因此,有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘,即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点,在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取,并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图,见图1。 1.文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。

2.文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据,并存放在文本特征库中,作为文本挖掘的基础。 3.文本分类器 利用其内部知识库,按照预定义的类别层次,对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4.文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5.多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术,为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能,从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外,多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪,包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6.用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口,将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎,并将多维文本分析引擎返回的多维文本视

web数据挖掘考试重点

填空或简答: 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有:广义知识,关联知识,类知识,预测型知识,特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有:Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说,KDD是一个多步骤的处理过程,一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有:阶梯处理过程模型,螺旋处理过程模型,以用户为中心的处理结构模型,联机KDD模型,支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说,知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段,其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤:决策树生成,决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看,可以把分类方法归结为四种类型: a) 基于距离的分类方法 b) 决策树分类方法 c) 贝叶斯分类方法 d) 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题: a) 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ,寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b) 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ,在频繁项目集中,寻找关联规则。 10. 数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的。 主要的相关技术: 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用 11. 衡量关联规则挖掘结果的有效性: 应该从多种综合角度来考虑: a准确性:挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性:挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性:挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12. 约束的常见类型有: 单调性约束; 反单调性约束; 可转变的约束; 简洁性约束. 13. 根据规则中涉及到的层次,多层次关联规则可以分为: 同层关联规则:如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次,那么它是同层关联规则。层间关联规则:如果在不同的粒度层次上考虑问题,那么可能得到的是层间关联规 14. 按照聚类分析算法的主要思路,聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法:基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有:k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。 层次法:对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法:基于数据对象的相连密度评价。 网格法:将数据空间划分成为有限个单元(Cell)的网格结构,基于网格结构进行聚类。 模型法:给每一个簇假定一个模型,然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15. 类间距离的度量主要有: 最短距离法:定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法:定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法:定义两类的两个中心间的距离为类间距离。

谢运洁-浅论Web使用挖掘

浅Web使用挖掘 谢运洁 (武汉大学信息管理学院,重庆教育学院图书馆重庆 400067) 摘要:系统介绍了Web使用挖掘的相关概念、基本流程以及各种方法在Web使用挖掘中的应用。 关键词:信息分析数据挖掘 Web使用挖掘 正文: 0引言 随着Internet和网络技术的进一步发展,许多企业机构都拥有了自己的Web站点,向用户提供各种基于Web的信息服务,如电子商务、网上银行、用户反馈、技术支持等等,对他们来讲,如何更好地向用户提供更具有针对性的服务,根据用户的网络行为来推测企业未来的发展策略变得十分重要。同时,Web网页在以惊人的速度增长,新闻、广告、教育、经济等各种信息充斥在用户面前,加上其更新速度也越来越快,使得用户在信息的海洋中无所适从,如何把信息在恰当的时间、恰当的地点以恰当的方式提供给用户更是我们必须解决的问题。Web使用挖掘,其任务是挖掘Web用户的行为模式,根据挖掘结果改进站点结构,减少用户在获取所需信息或产品之前的寻找时间,向特定用户主动提供个性化服务。 1基本概念 1.1Web数据挖掘 Web数据挖掘是指利用数据挖掘技术对Web存取模式、Web结构和规则,以及动态Web内容的查找。一般地,根据挖掘对象的不同,可以将Web数据挖掘分为三大类:Web内容挖掘(Web Content Mining)、Web结构挖掘(Web Structure Mining)和Web使用挖掘(Web Usage Mining),另外web结构挖掘可以被认为是Web内容挖掘的一部分,这样可以简单的把Web挖掘分为Web 内容挖掘和Web使用挖掘。 1.2Web使用挖掘 Web使用挖掘是指利用数据挖掘技术对Web服务器中的日志记录进行分析,发现各种用户使用模式的过程,其目的在于更好的为用户提供各种服务。Web使用挖掘可以挖掘出用户的隐藏信息,根据用户行为趋势确定企业未来的战略方向。Web使用挖掘的基本流程主要包括数据准备、数据预处理、模式发现和模式分析几个步骤。 2数据准备 Web使用挖掘的数据来源大致可分为三大块:服务器端(Server Log File)、中介代理端(Intermediary Data)以及客户端(Client Side Data)。 2.1服务器端数据 2.1.1服务器日志文件(Server Log File) Web服务器日志文件是一个存储用户基本信息、描述用户浏览行为信息的文件。特别是,它可以存储用户浏览网页时沿着网页链接所产生的点击流序列信息,是Web使用挖掘的主要数据来源。Web服务器日志通常以两种格式存储文件:普通日志文件格式(Common Log File Format),它可以存储用户IP、用户名、请求文件名、文件大小及服务器名等最基本的信息;扩展日志格式(Extended Log Format),存储了一些额外的信息,比如主机地址、请求日期和时间、用户名、传输字节数、事务完成时间等。Web使用挖掘把Web服务器日志作为主要

web日志分析常用方法及应用

Web日志挖掘分析的方法 日志文件的格式及其包含的信息 ①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥Mozilla/5.0+(Windows;+U;+Windows+NT+5.1;+zh-CN;+rv: 1.8.0.3)+Gecko/20060426 +Firefox/1.5.0.3。 ①访问时间;②用户IP地址;③访问的URL,端口;④请求方法(“GET”、“POST”等); ⑤访问模式;⑥agent,即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。 一、日志的简单分析 1、注意那些被频繁访问的资源 2、注意那些你网站上不存在资源的请求。常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等: 3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况 4、观察访客行为 应敌之策: 1、封杀某个IP 2、封杀某个浏览器类型(Agent) 3、封杀某个来源(Referer) 4、防盗链 5、文件重命名 作用: 1.对访问时间进行统计,可以得到服务器在某些时间段的访问情况。 2.对IP进行统计,可以得到用户的分布情况。 3.对请求URL的统计,可以得到网站页面关注情况。 4.对错误请求的统计,可以更正有问题的页面。 二、Web挖掘 根据所挖掘的Web 数据的类型,可以将Web 数据挖掘分为以下三类:Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)(也称为Web日志挖掘)。 ①Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。Web

数据挖掘在Web中的应用案例分析

[数据挖掘在Web中的应用] 在竞争日益激烈的网络经济中,只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。作为一个网站,你知道用户都在你的网站上干什么吗?你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦?什么地方出了安全漏洞?什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户?你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗?“知己知彼,才能百战不殆”,你真的了解自己吗?挑战的背后机会仍存,所有客户行为的电子化(Click Stream),使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能。如何利用这个机会,从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。 [问题]: 1.根据你所学的知识,思考从网站中所获取的大量数据中,我们能做哪些有意义的数据分 析? 基于WEB 使用的挖掘,也称为WEB 日志挖掘(Web Log Mining)。与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同,基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中,然后对积累起来的日志文件进行挖掘,从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。我们前面所举的例子正属于这一种类型。 基于WEB 内容的挖掘:非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n-grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式. 基于WEB 结构的挖掘:半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP (修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类. 基于WEB 使用的挖掘:交互形式\服务器日志记录浏览器日志记录\关系型表图形\Proprietary 算法机器学习统计学(修改后的)关联规则\站点建设改进与管理销建立用户模式. 2.根据你所学的数据挖掘知识,谈谈哪些数据挖掘技术可以应用于Web中,以这些数据挖 掘技术可以完成哪些功能? Web Mining 技术已经应用于解决多方面的问题,比如基于WEB 内容和结构的挖掘极大的帮助了我们从浩瀚的网络资源中更加快速而准确的获取所需要的资料,而基于使用的数据挖掘之威力,更是在商业运作上发挥的淋漓尽致,具体表现在: (1)对网站的修改能有目的有依据稳步的提高用户满意度 发现系统性能瓶颈,找到安全漏洞,查看网站流量模式,找到网站最重要的部分,发现用户的需要和兴趣,对需求强烈的地方提供优化,根据用户访问模式修改网页之间的连接,把用户想要的东西以更快且有效的方式提供给用户,在正确的地方正确的时间把正确的信息提供给正确的人。 (2)测定投资回报率 测定广告和促销计划的成功度 找到最有价值的ISP 和搜索引擎 测定合作和结盟网站对自身的价值

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